毕业设计项目 基于大数据的K-means广告效果分析

基于大数据的K-means广告效果分析

项目运行效果：

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一、分析背景和目的

在大数据时代的背景下，广告主可以购买媒介变成直接购买用户，广告的精准投放对广告主、服务平台与潜在用户而言，在提升效率与商业效益方面，有了更迫切的需求，然而网络广告形式多样，很多广告投放系统相对缺乏针对性，使得网络广告精准度不够高，因此，对推广数据的研究是十分必要的。所有本次项目将从用户特征，投放时间，投放位置以及高点击率广告的特征等方面多维度进行数据分析，以提高用户点击率，实现淘宝展示广告精准投放，实现广告投放效果最大。

注意：本文是博主自主探索数据分析的记录和总结，有些方法和结论会存在错误，希望对你学习有帮助的话我很高兴，但是有问题的话希望给小弟批评和指正。

本文使用的数据工具为mysql 和 tableau

二、数据集

数据来源阿里天池，数据集

具体字段如图：

三、分析框架和思路

对于衡量广告投放效果有三种模式：

对于cpc模式，点击率 = 点击量 / 展示量，可以使用点击量衡量投放效果，对于品牌来说，是根据点击量来进行付费的，点击率则可以体现广告的吸引力。

对于cpa模式，可以构建两个漏斗，即浏览—收藏—购买，浏览—加入购物车—购买，观察转换率可以衡量投放效果。

四、数据预处理

1. 原数据集太大，为了方便分析，在raw_sample数据集中截取300w条数据
2. 数据缺失值处理，如果出现缺失，将缺失的行删除即可（简单方法）

​
select count(user_id),count(adgroup_id),count(time_stamp),count(pid),count(noclk),count(clk)
from raw_sample;

在 user_profile 数据中 pvalue_level 字段缺失率高达53.1%，这里可以使用knn算法进行预测填充
(我比较菜，先直接忽略，后续学习python之后进行补充），而 new_user_class_level 字段的缺失率也有27.4%，可以使用众数进行补充。

3. 数据重复值处理

​
select user_id, adgroup_id, time_stamp, pid, noclk, clk
from raw_sample
group by user_id, adgroup_id, time_stamp, pid, nonclk, clk
having count(user_id) >1;

4. 数据异常值，比如有无超出时间范围
5. 时间处理，将时间戳分解为日期和时间

​
alter table raw_sample add time_date varchar(20);
alter table raw_sample add time_hour varchar(20);
update raw_sample set time_date = left(from_unixtime(time_stamp),10);
update raw_sample set time_hour = right(from_unixtime(time_stamp),8);

五、数据分析

1. 广告投放渠道分析

​
select pid ‘资源位’,
(select COUNT() from raw_sample) ‘展示量’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT() from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample
group by pid;

结论：4300548_1007的广告投放效果会更好，而且广告吸引力也更大。

2. 广告投放时间分析

2.1 24h的投放效果

​
select left(time_hour,2) ‘小时’,
COUNT() ‘展示量’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / COUNT() ‘点击率’
from raw_sample
group by left(time_hour,2)
order by left(time_hour,2) ;

结论：

1. 点击量基本符合人们的作息规律，而点击率在9-10点、13-14点和20-21点都比较高，这些时间基本就是人们工作前、中
2. 奇怪的是在半夜1点和3点的时候点击率居然比较高，问题可能是展现量较低但点击量高，夜猫子刷淘宝的时候不容易被其他事情分散注意力，我觉得可以探索一下哪个品类的东西深得夜猫子浏览和点击，适当的进行实验性营销。

说干就干，首先查看整体展现量分布，发现将近90%的展现量在1000以内，所以我截取了时间在0-4点并且展现量大于500的商品类目，如下图确实有几个点击率很高的类目，不过他们的投入产出是否合理，这个还是看具体情况吧。

2.2 一周（8天）的投放效果

​
select right(time_date,2) ‘日期’,
COUNT() ‘展示量’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / COUNT() ‘点击率’
from raw_sample
group by right(time_date,2)
order by right(time_date,2) ;

结论：2017年5月6号是星期六，周末的展现量较高比较符合作息规律，周二的点击率比较高，但是周末点击率为什么比较低？因为展现量高？周五的点击率最低，是什么原因造成，这些可能需要具体分析，可以进行与其他日期进行对比分析，对比不同日期24小时效果分析。

3、广告投放人群分析

3.1 用户性别分析

​
select if(final_gender_code = 1, ‘男’,‘女’) ‘性别’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid
group by final_gender_code

结论：相比于男性，女性更容易被广告吸引，点击量更高。

3.2 用户消费档次分析

​
select case when pvalue_level =1 then ‘1’
when pvalue_level =2 then ‘2’
when pvalue_level =3 then ‘3’
end ‘消费档次’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid and
pvalue_level is not null – 缺失值未处理，直接排除
group by pvalue_level
order by pvalue_level;

结论：由于缺失值未处理，所以结论有问题，但不影响本文分析，消费档次为2的用户更容易被吸引。

3.3 用户购物深度分析

​
select case when shopping_level =1 then ‘浅层’
when shopping_level =2 then ‘中层’
when shopping_level =3 then ‘深层’
end ‘购物深度’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid
group by shopping_level
order by shopping_level;

结论：深度使用的用户更容易被广告吸引。

3.4 用户人群分析

​
select case when occupation =1 then ‘大学生’
when occupation =0 then ‘非大学生’
end ‘用户人群’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid
group by occupation;

结论：非大学生群体更容易被广告吸引。

3.5 用户年龄分析

​
select age_level ‘年龄层次’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid
group by age_level;

结论：年龄在3层的用户更容易被吸引

3.6 用户城市层次分析

​
select new_class_level ‘城市层次’,
sum(clk) ‘点击量’,
sum(clk) / (select COUNT(*) from raw_sample) ‘点击率’
from raw_sample,user_profile
where raw_sample.user_id = user_profile.userid
group by new_class_level;

结论：在城市层次2的用户更容易被广告吸引。

4、用户行为指标衡量广告投放效果（CPA）

​
select btag,count(btag)
from behavior_log
group by btag
order by count(btag);

浏览—加入购物车—购买的漏斗模型：
用户在点击广告浏览后，加入购物车的转化率为2.31%，购买的转化率为1.24%，选择CPA模式衡量投放效果的话，必须提高用户的加入购物车、收藏和购买的转化率，如果转化率低的话，可能是因为用户进入商品详情界面时较难激发购物欲望，需要对落地页进行优化，才能提高转化率。

六、结论和建议

1. 渠道：4300548_1007资源位的广告投放效果会更好；
2. 时间：在9-10点、13-14点和20-21点的时候点击率会更高，周二的点击率更高；
3. 用户：女性、中档消费、深度购物、非大学生、年龄3档、城市层级2层的用户投放效果会更好。

本文只分析了全体的投放效果，正常需要结合品牌、商品类目和价格等进行分析，也可以结合转化率一起分析。

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